目的 构建和评估智能消化内镜质控系统在胃肠镜检查中的质量监控作用。

方法 基于医学数字成像与通信(DICOM)协议，获取来自武汉大学人民医院消化内镜中心2016年12月到2019年11月的胃肠镜检查患者的电子医疗记录和图像。采用深度卷积神经网络(DCNN)和深度强化学习方法开发智能消化内镜质控系统，该系统运用了回盲部识别模型、体内体外识别模型以及胃的各部位识别模型，用以监控达盲率、退镜时间、胃镜检查时间、胃镜检查覆盖部位数等质控指标。随机选取83例胃镜检查和205例肠镜检查图像测试智能消化内镜质控系统质量控制功能的准确性。

结果 智能消化内镜质控系统由胃肠镜质量分析、胃镜癌前病变检出率和肠镜腺瘤检出率、胃的26部位检出情况分析组成。该系统监控的达盲率、退镜时间、胃镜检查时间、胃镜检查覆盖部位数的准确率分别为92.5%（172/186）、91.7%（188/205）、100%（83/83）、89.3%（1 928/2 158）。

结论 智能消化内镜质控系统可实现胃肠镜检查的质量监控作用，以便内镜医师了解自身的工作情况，从而提升胃肠镜检查的质量。